以电销销售为例，浅谈客户数据的分类和过滤
作者：沈笑
来源：《时代金融》2014年第08期
【摘要】客户数据已成为一种具有巨大价值的资源，如何对客户数据进行管理和使用将直接决定能否挖掘出资源的价值。在使用前对客户数据的分类和过滤，可以有效的保证客户的品质以及优化数据资源利用率。本文以车险电话销售中的数据管理作为案例进行阐述。
【关键词】电销销售 客户数据
电话销售是以批量客户数据为基础，通过销售人员寻找目标客户，继而完成销售的过程。实际上就是处理和利用大批数据的过程。所以，数据的处理便是电话销售中的关键点，数据处理方式的好坏直接影响电话销售将实现的价值以及品质。
本文将着重通过电话销售客户数据使用前的过滤与分类来说明数据分类和过滤的重要性。
一、数据分类以及过滤的案例分析
某保险公司电销业务发现前一年保单赔付率高于公司设定的目标，为了在来年有效的降低赔付率，公司决定对于电销业务使用的客户数据进行分类和过滤，在销售人员使用之前就剔除赔付率经验值高的客户数据。该公司从以下几个步骤来进行操作：
（一）历史数据的统计分析
首先，对于该渠道业务前一年所有使用的数据按照车型和地域的维度进行分类统计其赔付率。
其次，由于车型的类别太多不利于整体分析，所以将所有车型按照赔付率的高低进行分类，分为目标车型（赔付率≤60%），一般车型（60%
节选部分数据：
（二）确定数据过滤的原则
从统计数据可以看到，高风险车型在总数据的占比中数量大，所以第一个原则就是对于需要过滤的高风险车型数据，不能全部剔除，只能以改善赔付率为目的的挑选剔除。
同时，单一车型在各个区域的赔付有差异，可能会有在一个省份赔付率高，而在另一个省份赔付率低的情况，所以第二个原则就是数据的过滤要考虑区域差异，不能一概而论。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/aa06367d9a6648d7c1c708a1284ac850ad0204be.html
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